java8中修改parallelStream默认并发数

╰+哭是因爲堅強的太久メ 2022-09-08 15:49 467阅读 1赞

# 一、parallelStream说明 #

Java 8引入了流的概念去对数据进行复杂的操作，而且使用并行流（Parallel Steams）支持并发，大大加快了运行效率。

parallelStream默认使用了fork-join框架，其默认线程数是CPU核心数。

# 二、parallelStream默认的并发数 #

@Test
      public void testParallelism1() throws ExecutionException, InterruptedException { 
            int cupNum = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
            log.info("CPU num:{}",cupNum);
    
            long firstNum = 1;
            long lastNum = 10000;
            List<Long> aList = LongStream.rangeClosed(firstNum, lastNum).boxed()
                    .collect(Collectors.toList());
            aList.parallelStream().forEach(e->{ 
                  log.info("输出:{}",e);
            });
      }

执行结果：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5paX6ICFXzIwMTM_size_17_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]  
**说明：**  
可以发现有8个线程参与任务执行，分别是main主线程、ForkJoinPool.commonPool-worker-1 到ForkJoinPool.commonPool-worker-7，正好与CPU的核心数8匹配。

默认情况下，parallelStream使用的是ForkJoinPool.commonPool()，这是一个公用的线程池，被整个程序所使用。

**可以通过以下方法修改parallelStream默认的多线程数量：**

# 三、设置ForkJoinPool.commonPool()的并发数 #

设置parallelStream默认的公用线程池的全局并发数：

System.setProperty("java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism", "4");

实战：

@Test
     public void testParallelism3() throws ExecutionException, InterruptedException { 
           int cupNum = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
           log.info("CPU num:{}",cupNum);
    
           long firstNum = 1;
           long lastNum = 10000;
           List<Long> aList = LongStream.rangeClosed(firstNum, lastNum).boxed()
                   .collect(Collectors.toList());
    
           System.setProperty("java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism", "4");
           aList.parallelStream().forEach(e->{ 
                 log.info("输出:{}",e);
           });
     }

**执行结果：**  
![在这里插入图片描述][36e45e7a20b847cc9b271443a408d3a0.png]  
**说明：**  
执行结果中出现ForkJoinPool.commonPool-worker-0到ForkJoinPool.commonPool-worker-3，说明公共线程池的并发数配置的并发数4确实生效了。  
此时任务的并发数是5, `mian主线程 + ForkJoinPool.commonPool(0~4)`

**推荐：**  
由于主线程也会参与任务抢占CPU，所以ForkJoinPool.commonPool的线程数尽量设置为  
`（CPU核心数*N - 1）`

# 四、通过ForkJoinPool定义私有线程池 #

@Test
    public void testParallelism4() { 
           int cupNum = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
           log.info("CPU num:{}",cupNum);
    
           long firstNum = 1;
           long lastNum = 10000;
           List<Long> aList = LongStream.rangeClosed(firstNum, lastNum).boxed()
                   .collect(Collectors.toList());
           ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(8);
           try{ 
                 List<Long> longs = forkJoinPool.submit(() -> aList.parallelStream().map(e->{ 
                       return e+1;
                 }).collect(Collectors.toList())).get();
                 //通过调用get方法，等待任务执行完毕
                 System.out.println(longs.size());
                 System.out.println("执行结束");
    
           }catch (InterruptedException e) { 
                 e.printStackTrace();
           } catch (Exception e){ 
                 e.printStackTrace();
           }finally { 
                 forkJoinPool.shutdown();
           }
     }

执行结果：

###|||2021-08-27 15:03:31.080|||INFO|||-|||-|||main|||SimpleTest--->CPU num:8
    10000
    执行结束

**说明：**  
采用自定义的forkJoinPool线程池去提交任务，`主线程不会参与计算`。  
forkJoinPool线程池采用submit异步提交任务，通过`get方法阻塞主线程`，直到任务执行完成，再调用shutdown方法关闭线程池。  
注意，等待提交任务执行完毕不能采用`awaitTermination()`方法，该方法是等待指定时间后强制关闭线程池。

# 五、ForkJoinPool的错误使用 #

**错误一：**  
通过forkJoinPool线程池结合parallelStream.forEach并发提交任务，get方法不能起到阻塞主线程、等待任务执行完毕的作用。

@Test
    public void testParallelism5() { 
          long firstNum = 1;
          long lastNum = 1000;
          List<Long> aList = LongStream.rangeClosed(firstNum, lastNum).boxed()
                  .collect(Collectors.toList());
          ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(8);
          try{ 
                ForkJoinTask future = forkJoinPool.submit(() -> aList.parallelStream().forEach(e->{ 
                      log.info("输出:{}",e);
                }));
                //通过调用get方法，等待任务执行完毕
                future.get(10, TimeUnit.MINUTES);
                //这里不能使用log打印日志
                //log.info("执行结束");
                System.out.println("执行结束");
          }catch (InterruptedException e) { 
                e.printStackTrace();
          } catch (Exception e){ 
                e.printStackTrace();
          }finally { 
                forkJoinPool.shutdown();
          }
    }

**执行结果：**  
ForkJoinPool线程池中的任务没有执行完成，主线程中就打印执行结束。get方法没有起到阻塞任务、等待任务执行完成的作用。  
![在这里插入图片描述][4adf669419c84fc5994c38dee6ab32be.png]

**错误二：**  
通过forkJoinPool线程池的awaitTermination()方法是等待指定时间后关闭线程池，而不是等待任务结束后关闭线程池。

@Test
    public void testParallelism5() { 
          long firstNum = 1;
          long lastNum = 1000;
          List<Long> aList = LongStream.rangeClosed(firstNum, lastNum).boxed()
                  .collect(Collectors.toList());
          ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(8);
          try{ 
                ForkJoinTask future = forkJoinPool.submit(() -> aList.parallelStream().forEach(e->{ 
                      log.info("输出:{}",e);
                }));
                long startTime = System.currentTimeMillis();
                forkJoinPool.awaitTermination(20,TimeUnit.SECONDS);
                long totalTime = (System.currentTimeMillis() - startTime)/1000;
                System.out.println("耗时:"+totalTime);
                System.out.println("执行结束");
          }catch (InterruptedException e) { 
                e.printStackTrace();
          } catch (Exception e){ 
                e.printStackTrace();
          }finally { 
                forkJoinPool.shutdown();
          }
    }

**执行结果：**  
任务几秒就执行完毕了，但是却等待了20秒才继续往下执行。显然用`awaitTermination`来等待任务执行完成是不合适的。  
![在这里插入图片描述][bbbee75b1f7a415795e276bda7dc2648.png]  
**小结：**  
采用get方法阻塞主线程，等待ForkJoinPool线程池中的任务执行完毕，适合聚合运算有结果返回的情况，不适合forEach这样的遍历操作。

# 六、执行效率对比 #

@Test
      public void testParallelism2() throws ExecutionException, InterruptedException { 
            long firstNum = 1;
            long lastNum = 1_000_000;
    
            List<Long> aList = LongStream.rangeClosed(firstNum, lastNum).boxed()
                    .collect(Collectors.toList());
            //4 055755750
            //8 091087375
            //20 250872750
            ForkJoinPool customThreadPool = new ForkJoinPool(8);
            StopWatch stopWatch = new StopWatch("task");
            stopWatch.start("parallelStream");
            long actualTotal = customThreadPool.submit(
                    () -> aList.parallelStream().reduce(0L, Long::sum)).get();
            stopWatch.stop();
            log.info("result:{}",actualTotal);
            log.info("耗时统计:\n" +stopWatch.prettyPrint());
      }

**执行结果：**

**说明：**  
针对这类高密度的CPU计算任务，提高线程池的并发数，反而会降低任务的执行效率，因为CPU抢占和大量线程频繁切换会增加任务的耗时。

--------------------

# 总结 #

本文主要介绍了java8中如何修改parallelStream的默认并发数。  
主要有以下两种方式：  
1、设置ForkJoinPool.commonPool公共池的全局并发数。  
2、自定义ForkJoinPool线程池指定并发数。  
然后分析了ForkJoinPool并发任务如何阻塞等待任务执行完毕。  
最后通过一个简单的测试，说明了针对CPU密集型计算任务，线程池的并发数越大，任务执行效率反而更低。

[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5paX6ICFXzIwMTM_size_17_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: /images/20220829/889aa37f2e3e42bb88f7f83a4f00b0e9.png
[36e45e7a20b847cc9b271443a408d3a0.png]: /images/20220829/126544741e0e4090b8ad2e6a7aa7134d.png
[4adf669419c84fc5994c38dee6ab32be.png]: /images/20220829/c0895a6e184542c796407ed07b59838b.png
[bbbee75b1f7a415795e276bda7dc2648.png]: /images/20220829/4e51b4b199864245bc8f9f86ed8e6710.png